本文对XGBoost、LightGBM和CatBoost三种Boosting算法进行了比较，重点分析了它们在算法结构、参数设置、分类变量处理等方面的差异。XGBoost因其高预测准确性和并行计算优势，适合中等规模数据集。LightGBM在大规模数据集上表现突出，因其Leaf-wise策略带来的快速训练速度。CatBoost则在处理高维类别数据时更具优势，得益于其特有的对称树结构和特征编码方法。合理的算法选择与参数调节将显著提升模型性能。